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北京金融数字化转型人才训练营

北京金融数字化转型人才训练营

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适合对象:对大数据分析培训,大数据培训,计算机技术培训等有兴趣学习的学员

课时:96课时 班型:任意时段 班制:小班

开设课程校区:上地十街,高粱桥斜街59号,厂洼街校区

课程介绍

课程亮点:

朝九晚九全程跟班答疑、一对一督学、定期直播串讲、五分钟内有问必答、出勤率和进度监督、作业与测试

学习目标:

为数据应用产品经理提供能力提升路径和工作模版;

为算法工程师提供算法与业务结合的工作路径和大数据架构设计;

为业务人员开拓业务洞察视野和标准化的建模路线图;

为有志于从事金融大数据的人员提供定位指导和学习路线图。

课程内容:

01章数据产品开发方法和工具

01-01数据化业务工作流程:数字化工作的场景和流程

01-02数据化业务工作流程:数字化工作的工具和保障机制

01-03敏捷数据产品开发:工具和度量

01-04敏捷数据产品开发:市场研究和调研方法

01-05敏捷数据产品开发:数据产品流程(编写工作计划,产品愿景对齐,用户画像,需求分析工具,原型设计,技术方案设计,交付计划,最终报告展示)

01-06敏捷数据产品开发:数据产品生命周期管理

01-07银行指标体系建设:同业数据标准建设案例

01-08银行指标体系建设:指标体系总体概述

01-09银行指标体系建设:银行指标库设计(指标库,维度库和维度树,核心指标逐层分解法)

01-10银行指标体系建设:指标的可视化展示

01-11根因分析工具:定性分析法:内外部因素分析

01-12根因分析工具:定量分析法(分群画像,漏斗洞察,留存分析)

01-13根因分析工具:行为轨迹

01-14数据挖掘应用工具:决策类模型(细分画像,获客营销,保留提升,信用评分)

01-15数据挖掘应用工具:识别类模型(申请欺诈,违规识别)

01-16数据挖掘应用工具:预测和优化分析(趋势预测,运营优化)

02章智能客群运营

02-01智能客户运营理论:数字化运营理论-发现问题

02-02智能客户运营理论:数字化营销理论-解决问题

02-03智能客户运营理论:数字化运营和数字化营销一体化

02-04智能客户运营实现体系:基于NES的客群运营监控

02-05智能客户运营实现体系:数字化的营销体系(模型库、标签库和CRM系统等)

02-06智能客户运营实现体系:数字化的营销闭环

02-07聚类分析及其在银行中的应用:聚类分析

02-08聚类分析及其在银行中的应用:K-means聚类

02-09聚类分析及其在银行中的应用:层级聚类

02-10聚类分析及其在银行中的应用:谱聚类

02-11聚类分析及其在银行中的应用:聚类分析及其在银行中的实践

02-12推荐算法及其在银行中的应用:关联规则算法

02-13推荐算法及其在银行中的应用:协同过滤算法

02-14推荐算法及其在银行中的应用:产品推荐应用

02-15推荐算法及其在银行中的应用:银行产品推荐架构

02-16社区发现算法在银行中的应用:图论基本概念和实现

02-17社区发现算法在银行中的应用:社区发现算法

02-18社区发现算法在银行中的应用:银行交易圈及其营销应用

03章 智能风险管控

03-01综述部分:消费信贷全生命周期风险管理

03-02综述部分:消费信贷常见产品及基本要素(消费信贷概念,消费信贷参与主体,常见消费信贷产品,产品风险点)

03-03综述部分:ABC卡介绍(ABC评分卡介绍与特点,在消费信贷风险管理中的应用)

03-04贷前、贷中风控模型:自动化信贷审批(自动化贷款审批基本框架)

03-05贷前、贷中风控模型:贷款人识别(生物识别与身份验证技术,在审批流程中的应用)

03-06贷前、贷中风控模型:信贷准入(监管性准入,政策性准入,黑名单性准入)

03-07贷前、贷中风控模型:信贷规则(组合策略)

03-08贷前、贷中风控模型:申请信用评分卡(业务理解,数据获取,构建模型)

03-09贷前、贷中风控模型:授信定价(基于风险的差异化定价,定价策略)

03-10贷前、贷中风控模型:申请阶段的数据监控(申请信息监控,策略监控,模型监控,贷款质量监控)

03-11贷后风控模型:行为评分卡(业务理解,数据获取,构建模型)

03-12贷后风控模型:额度管理(风险差异化的额度调整策略,续贷客户额度策略)

03-13贷后风控模型:还款预警

03-14催收策略模型:催收评分卡(业务理解,数据获取,构建模型)

03-15催收策略模型:催收策略(基于催收评分卡的不同阶段的催收策略)

03-16反欺诈模型:申请反欺诈模型(异常特征提取,复杂网络特征提取,构建识别模型)

03-17反欺诈模型:交易反欺诈模型(问题和标签不平衡问题,构建识别模型)

学校介绍

数据分析师核心优势

   CDA数据分析师系统培训立足于数据分析领域教育事业,覆盖了国内企业招聘数据分析师所要求的技能,进一步提升数据分析师的职业素养与能力水平,促进数据分析行业的高质量持续快速发展。

数据分析师机构简介

   经管之家于2003年成立与中国人民大学经济学院,致力于推动经济的进步,传播优秀教育资源,目前已经发展成为国内大型的经济、管理、金融、统计类的在线教育和咨询网站,也是国内*活跃和具影响力的经管类网络社区。

    经管之家运营团队:北京国富如荷网络科技有限公司,成立于2006年6月,公司以经管之家为运营平台,经营业务包括培训业务、数据处理和分析服务和教辅产品等。经管之家"数据分析培训中心" 自2007年成立以来,致力于开展统计软件、数据分析和数据挖掘的培训与咨询服务,目前已有专家、讲师团队100多位,拥有自主版权的视频课程60多门,每年开设现场培训班100余场,建立了完备的数据分析培训课程体系,每年培训学员3000多人。服务过的企业包括中国电子商务中心、招商银行、中国人民银行、中国邮政储蓄、中国联通、中国汽车技术研究中心、南京梅钢等机构。 

    发展至今,经管之家"数据分析培训中心"已经成为具有影响力和知名度的数据分析培训机构,我们一直努力做到:将数据分析变成一门常识,让统计软件成为学术研究的好伙伴,企业经营的好军师。

数据分析师学校优势

    CDA优势如何?

    2013年,经管之家创立"CDA数据分析师"品牌,致力于为社会各界数据分析爱好者提供*优质、*科学、*系统的数据分析教育。截止2015年已成功举办40期系统培训,培训学员达3千余名; 中国数据分析师俱乐部(CDA CLUB),已举办30期线下免费沙龙活动,累积会员2千余名;中国数据分析师行业峰会(CDA Summit),一年两次,参会人数达2千余名,在大数据领域影响力超前。"CDA数据分析师"队伍在业界不断壮大,对数据分析人才产业起到了巨大的推动作用。

    优势一:师资与课程研发

    CDA数据分析师系统培训,由经管之家根据CDA认证标准而设立的一套针对数据分析师技能的全面系统培训。培训师资目前来自学界、实务界相关领域的讲师、教授、专家、工程师以及企业资深分析师,名师荟萃,代表了国内数据分析培训的专业水平,可以更好地保证培训的学员既能学到扎实的数据分析理论知识,又能具备较强的利用软件解决实际问题的能力,保证学员能胜任各行业数据分析师工作的要求。CDA数据分析师培训注重结合实际,把具技术含量、具价值理念的课程传授给学员。课程还注重启发式教学,让学员在动手解决问题中去学习。

     CDA数据分析师课程的大纲和内容,既由经管之家、CERTIFIED DATA ANALYST INSTITUTE(CDA协以及大数据、数据挖掘领域专家潜心开发和反复研究,又经过科学的调研确定,并且将不断地随着数据分析的市场需求和数据分析技术的发展而调整,课程内容始终关注市场、关注前沿。课程内容的设计更注重阶梯化、体系化的原则,每一个学员,不论学习和工作的背景如何,都能在该课程体系中很快找到适合自己的课程,并不断学习提高。

    优势二:继续学习

    所有CDA学员除了学习现场课程之外,还会得到全程视频录像及辅助学习视频课程(包括统计软件、数据挖掘、大数据等内容),此系列视频课程可以进行后期巩固学习和进修学习,可扎实现学技能、拓展课余知识、升华技术层级。CDA数据分析师培训体系除了CDA LEVEL认证培训以外,还推出了CDA就业脱产培训,使跨行、跨专业的学生、待业人员能够进行全面的脱产集训,并在培训后解决学员就业,拿到高薪工作。除此之外,CDA还为有基础的学员提供了更多元化更高级的行业专题培训,包括*前沿的PYTHON、SPARK等工具,电商、金融、游戏等各行业专题,以及量化投资、CRM营销、临床医学等细分领域。

    优势三:在线学习

    Pe******et(就学教育)为CDA数据分析师在线学习平台。视频可实现随时随地在线听课,10分钟一小节,可进行个性化、碎片化学习,更具针对性与便利性。CDA上课方式分为现场及远程两种方式,远程在线学习引进了*新设备与技术,与思科的合作解决了各地区学员的需求,实现了如同现场般的远程答疑及讨论氛围。

    优势四:人才认证

    参与CDA培训学员可以参加一年两次的"CDA数据分析师认证考试",并获得专业证书与持证人特权。CDA认证考试目前有"LEVEL 1业务数据分析师","LEVEL 2建模分析师","LEVEL 2大数据分析师",考试由经管之家主办,通过者获得经管之家CDA认证证书,并可到台湾申请由"中华资料采矿协会"颁发的"资料采矿分析师"证书,亦可获得由CDA协会认证的"CERTIFIED DATA ANALYST CERTIFICATION"。

    优势五:CDA社群

    经管之家有十二个社区,七百个版块,六百万会员。每日讨论的热点话题及资料以千计。学员在学后可以到"CDA数据分析师"版块进行交流、提问、下载资料等,形成数据分析专业聚集地,促进学员在圈子交流中高效发展。

    除了在线平台,中国数据分析师俱乐部(CDA CLUB)汇聚了数据分析领域的各界兴趣爱好者,截止2015年已举办30期线下沙龙活动,会员累计2千余名,有高级会员与普通会员。在俱乐部中各会员可以通过共享资源方式获得相应积分,以积分兑换其他优质资源,形成了自发式的交流互动。

    中国数据分析师行业峰会、大数据生态纵览峰会(CDA SUMMIT)。一年两次的行业峰会,汇聚了国内*的专家学者,发布前沿思想与技术,参会人员上千名,盛世浩大,影响超前,为数据人才和大数据行业的发展起到了极大的推动作用。

发展历程:

"2006年 

开展数据统计、计量实战,学术研究等相关培训视频和现场班

2007年 

开展数据统计、数据分析相关培训班

2011年 

随着大数据热潮的来临,依托累计上万类共享资料,多年沉淀师资团队,论坛召集多位专家,研发CDA数据分析师体系

2013年

CDA数据分析师品牌成立,提供系统化的大数据、数据分析人才培养和认证

2014年 

CDA INSTITUTE 成立 ,并推出第一届全国CDA数据分析师认证考试

2015年

第一届中国数据分析师行业峰会(CDAS)在9月11日成功举办,参会人数逾3000人

2016年 

CDA汇聚海内外大数据、数据分析专家上千人,推出就业班、数据科学家训练营、企业内训、CDA俱乐部等多个项目

2017年

整合论坛与CDA数据分析师业内资源,形成数据分析领域生态圈,并进一步升级CDA企业内训体系,正式推出大数据实验室

2018年

北上广深等多个城市均有校区;拥有200多位专业师资;培养学员超过3万人,每年6月/12月全国28个城市举办CDA认证考试

2019年

已举办九届数据分析师认证考试,得到业界广泛认可,学员遍布各大知名企业。人工智能产品“好学AI”问世,引领DT时代新一波技术培训浪潮"

数据分析师师资力量


北京CDA数据分析师

  • 课程数量

    319

  • 分校数量

    3

  • 学员评价

    0

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